2026年3月17日，美国众议院国土安全委员会网络安全与基础设施保护小组委员会举行专题听证会，主题为"DeepSeek与Unitree Robotics：审查中国人工智能、机器人及自治技术的国家安全风险，并构建安全的美国技术基地"。本次听证会将监管焦点从传统的芯片、通信设备延伸至AI模型与机器人系统，标志着美国对华科技安全审查进入"具身智能"（Embodied Intelligence）时代。

听证会核心议题围绕两类技术展开：一是以DeepSeek为代表的生成式AI模型，美方关注其低成本能力扩散、模型蒸馏风险及接入美国网络后的数据安全问题；二是以宇树科技（Unitree Robotics）为代表的机器人系统，重点审视其作为"网络—物理系统"在关键基础设施部署后的持续数据采集、远程操控与物理安全风险。证人包括Scale AI联合创始人Max Fenkell、波士顿动力（Boston Dynamics）代表Matthew Malchano、国际无人系统协会（AUVSI）的Michael Robbins，以及外交关系委员会前白宫官员Rush Doshi。

总体而言，此次听证会不仅针对两家中国企业本身，也反映出美国国会正尝试将 AI、机器人与自治系统纳入统一的国家安全与产业竞争框架之中。部分证人主张，美国应尽快建立全国性的 AI 治理与技术基地安全政策，以应对来自中国相关产业体系的竞争与安全压力。

从政策层面来看，美国商务部与国防部持续强化对中国民用科技企业的背景审查，"军民融合"风险框架不断具象化。四足机器人与人形机器人在民用救援与军用侦察之间界限模糊，这种双用途属性使得相关技术天然带有敏感色彩。听证会特别关注自治系统在运行过程中采集的激光雷达数据、视觉图像及环境测绘信息，是否会通过云端同步被用于强化非民用领域的模型训练。

继半导体管制后，美国将管制触角伸向"执行力"层面。与针对通信基站和起重机的逻辑一致，美方警惕宇树科技等中国机器人进入美国的物流中心、电站等关键基础设施。政策重心正从"禁止购买"转向"全产业链溯源"，包括传感器来源、开源算法贡献度以及后期软件更新的安全性，旨在构建一个排他性的"受信任技术基地"。

聚焦于本次听证会针对deepseek的核心议题，听证会将DeepSeek视为中国AI算法能力的典型代表，重点分析了其作为底层架构的所谓渗透性风险。议员们担忧DeepSeek在提供API服务过程中可能获取美国政商精英的非公开指令与敏感业务数据，形成"深度数据回流"。听证会提出了"类TikTok模式"的担忧：即便数据本地存储，算法逻辑和模型更新仍可能受到跨境调控，存在"算法操纵"与"数据影子回传"的双重风险。专家证词进一步指出，DeepSeek的高效代码生成能力可显著降低针对美国关键基础设施的APT攻击成本，而其强大的多模态理解能力可能被用于自动化分析美军公开情报。此外，通过开源高性能模型，中国可能重塑全球AI标准，使美国主导的合规框架失效。

对于宇树科技，听证会的焦点在于其四足及人形机器人作为"物理实体"进入美国国土后的所谓不可控性。宇树机器人极高的性价比意味着其极易被规模化部署于边境巡逻、城市巷战及侦察任务，这种"低成本群蜂"战术可能打破美军高造价装备的优势。听证会还警告，大量美国高校和科研机构正在使用宇树的开发包，这种"底层生态依赖"可能导致美国下一代机器人专才在技术路径上与中国标准深度绑定。行业代表指出，联网机器人可通过固件更新瞬间改变行为模式，在战时或极端状态下，分布在美国境内的数万台机器人可能沦为"休眠的破坏者"。

听证会最终得出结论：当DeepSeek级别的"大脑"装入宇树级别的"躯干"，风险将发生质变。自主决策能力使得AI与机器人可以自主执行复杂指令，带来"黑盒"操作风险。实时感知能力通过AI与传感器的结合，可以建立美国敏感地理、环境的实时动态三维地图。分布式协同能力则使得AI与网络化集群结合，形成难以防御的、具有群体智能的物理攻击阵列。

本次听证会并未形成具体立法文本，但从官方议程、证人证词及既有政策工具体系看，可以区分为两类政策路径：一类为听证会中已明确讨论或可直接支持的工具，另一类为基于美国既有对华科技政策框架可能延伸适用的工具。

听证会已讨论或可直接支持的政策工具主要围绕三个方面展开。首先是联邦采购限制与关键基础设施安全。美国众议院国土安全委员会公告已明确提出，将评估现有联邦采购保障及供应链安全工具是否足以应对来自中国人工智能、机器人及自治技术的风险，可能进一步限制联邦机构及其承包商采购或使用中国来源的AI系统与机器人设备。其次是供应链安全与技术来源审查，关注技术来源透明化、关键系统嵌入风险评估以及国内技术基础的强化。第三是人工智能与自治系统的安全风险评估机制，将网络安全审查升级为"网络-物理融合安全审查"。

基于既有政策体系的潜在延伸工具包括出口管制的扩展、实体清单与投资限制、数据治理与跨境数据限制以及算法与系统合规审查机制。未来可能出现人工智能模型能力管制以及机器人关键部件管制。实体清单扩展适用可能用于限制相关企业获取美国技术与零部件。可能出现敏感数据使用限制以及数据流动审查机制。

从法律风险角度审视，出口管制违规可能触发高额罚金、被列入被拒绝人名单乃至刑事责任。投资审查可能导致强制拆分风险、资本金冻结以及长期合规监控。政府合同排除可能使企业丧失所有联邦政府采购及资助资格。知识产权溯源风险可能使企业陷入长期的美国337调查及全球专利诉讼。

面对美国围绕人工智能、机器人与自治系统所形成的监管强化趋势，中国企业应从"被动应对制裁"转向"主动重构经营与合规架构"。应建立三项基本原则：第一，去单点依赖，避免对单一国家、供应商或市场过度依赖。第二，去不透明化，提升公司治理、数据流转、供应链管理的可解释性。第三，去政治化暴露，通过组织隔离、业务切割降低被纳入高风险叙事框架的概率。。

未来，这类企业需在持续推进技术创新的同时，加快构建可验证的合规体系，强化数据治理与供应链透明度，并通过市场多元化与业务分层降低单一法域风险。从更宏观层面看，中美在"具身智能"领域的竞争，正由单点技术优势转向体系能力博弈，其演进将深刻影响全球科技治理规则与产业格局重塑。

参考文件：

https://www.congress.gov/119/meeting/house/118982/witnesses/HHRG-119-HM08-Wstate-DoshiPhDR-20260317.pdf

免责声明